uberai

Uber — давно уже не стартап, а компания с миллиардными оборотами. И поскольку инвесторы понемногу напоминают, что нельзя бесконечно привлекать финансирование, каршеринговый сервис всерьез задумывается о повышении эффективности. И потому обращает свой взор на самое перспективное направление современности — машинное обучение и создание искусственного интеллекта. Если раньше такие фразы звучали лишь в научно-фантастических фильмах, сейчас это реальность, подкрепленная реальными сделками и деньгами. Одной из последних подобных стала покупка Uber'ом стартапа Geometric Intelligence. Разобрались, что это поменяет.

Стартап Geometric Intelligence был основан два года назад, а его истоков стоят психолог Нью-Йоркского университета Гэри Маркус и профессор информационной инженерии Зоубин Грахрамани из Кэмбриджа. На момент покупки штаб компании насчитывал 15 сотрудников — 14 из них переедут на работу в штаб-квартиру Uber в Сан-Франциско. Однако один из фаундеров, талантливый математик Грахмани останется работать на полставки в университете, хотя именно его разработки легки в основу деятельности Geometric Intelligence. Сумма сделки не разглашается.

uber-ai-hero

И это все могло бы стать очередным абзацем пресс-релиза, который исполняя долг формальностям, сообщает о новом поглощении. Если бы не амбиции Uber в создании автономного автомобиля. У компании уже набраны 40 специалистов в особую лабораторию в Питтсбурге. Теперь к ним присоединятся и сотрудники Geometric Intelligence — вместе команда станет аналогом Google Brain, который отвечает за исследование искусственного интеллекта в Google, или лаборатории FAIR на службе Facebook.

Гамбит Амазона

Эксперты называют новое поглощение «гамбитом Амазона». Напомним, что этот проект трансформировался из просто онлайн-продвца книг в лидера индустрии облачных вычислений — сейчас это самое быстрорастущее направление бизнеса в компании. Так же и Uber не хочет оставаться в роли простого кар-шеринга, поглядывая на новые вершины: зарождающуюся индустрию автономных автомобилей и грузовиков, машинное обучение,  персональный летающий транспорт. Uber переизобретает свою суть, на ходу выпрыгивая в высшую лигу, оккупированную четырьмя главными игроками технологического рынка планеты: Google, Amazon, Facebook и Apple.

ubercar-1

А все они применяют один путь — последовательные поглощения перспективных стартапов. Новости о покупке компаний с приставкой «AI» появляются все чаще. Причем целью этих трат становятся не конечные продукты: та же Geometric Intelligence едва закончила оформление первого патента и даже не выпустила какого-то внятного продукта для демонстрации. Зато эти 15 светлых умов знают, как совладать с нейронными сетями и наилучшим образом оптимизировать процесс их обучения. Они научат сети лучше распознавать массивы данных. Ранее главным препятствием для этого были сложности при сборе сведений — нейронные сети требуют невероятного количества структурированной информации для выделения необходимых паттернов. Но Geometric Intelligence знает, как исправить дело. По крайней мере, так заявляет один из фаундеров:

В деле машинного обучения и создания автономного автомобиля проблема такова — у тебя никогда не бывает достаточно данных для ускорения этого процесса. Некоторые ты не можешь купить, других просто не существует.

Естественно, технологические подробности защищены внутренними договорами о неразглашении информации. Но обещанный результат удивительно хорош — вдвое сократить количество необходимой информации. Его коллега пролил свет на то, каким образом будет достигнут подобный эффект. Команда исследователей работает над универсальным алгоритмом, которые объединит в себе преимущества машинного обучения на основе заданных правил, статистических выводов и «глубокого обучения». Машины смогут самостоятельно выбирать необходимые для применения правила, и проверять их воспроизведение на конкретных ситуациях. А вместе с тем, продолжат обращаться к заранее заготовленным паттернам. И хотя подобная идея уже давно витает в технологической сфере, основатели Geometric Intelligence уверены, что смогут преуспеть благодаря широким познаниям в данной области. Впервые приступив к работе еще в начале 1990-х, они плотно занимались изучением теоремы Байенса, определяющей вероятность связанным между собой событий, строили интеллектуальные системы пригодные для эволюционного программирования.

Мы не хотим быть монокультурными. Для решения ключевых проблем искусственного интеллекта мы собираем вместе заключения множества различных направлений.

И если вам до сих пор кажется, что вызов такси — это процесс с устоявшейся механикой, то пора менять точку зрения. Uber, чьи усилия по созданию автономных автомобилей для коммерческого пользования уже нельзя игнорировать, готовится радикально поменять мир. Потому что машина без водителя потребует другого правового регулирования, другой дорожной инфраструктуры, иного обслуживающего персонала и покажет другую прибыльность. Если она станет реальностью, то Большая Четверка потеснится, чтобы принять еще одного игрока.

Теги:

sapiton

Михаил Сапитон

Журналист
Новичок во всем и увлеченный любитель книг

Материалы

Нашел ошибку в тексте? Выдели ее и нажми Ctrl + Enter